المعركة من أجل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تشتعل. تقوم Microsoft بتجميع برنامج Copilot في Office. تقوم Google بدفع Gemini إلى مساحة العمل. تقوم OpenAI وAnthropic بالبيع مباشرة للمؤسسات. يقوم كل بائع SaaS الآن بشحن مساعد الذكاء الاصطناعي.
في الصراع على الواجهة، يراهن غلين على شيء أقل وضوحًا: أن يصبح طبقة الذكاء الموجودة تحتها.
قبل سبع سنوات، بدأ Glean في أن يصبح Google للمؤسسات – وهي أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة للفهرسة والبحث عبر مكتبة أدوات SaaS الخاصة بالشركة، من Slack إلى Jira، ومن Google Drive إلى Salesforce. واليوم، تحولت استراتيجية الشركة من بناء روبوت محادثة مؤسسي أفضل إلى أن تصبح النسيج الضام بين النماذج وأنظمة المؤسسة.
قال جاين لـ TechCrunch في حلقة الأسبوع الماضي من Equity، والتي سجلناها في Web Summit قطر: “الطبقة التي بنيناها في البداية – منتج بحث جيد – تطلبت منا أن نفهم بعمق الأشخاص وكيفية عملهم وما هي تفضيلاتهم”. “لقد أصبح كل ذلك الآن أساسيًا فيما يتعلق ببناء وكلاء ذوي جودة عالية.”
ويقول إنه على الرغم من أن نماذج اللغات الكبيرة قوية، إلا أنها عامة أيضًا.
قال جين: “إن نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها لا تفهم حقًا أي شيء عن عملك”. “إنهم لا يعرفون من هم الأشخاص المختلفون، ولا يعرفون نوع العمل الذي تقوم به، ونوع المنتجات التي تصنعها. لذلك عليك ربط المنطق والقوة التوليدية للنماذج مع السياق داخل شركتك.”
يتمثل عرض جلين في أنه يعين بالفعل هذا السياق ويمكنه الجلوس بين النموذج وبيانات المؤسسة.
غالبًا ما يكون Glean Assistant هو نقطة الدخول للعملاء – وهو واجهة دردشة مألوفة مدعومة بمزيج من الملكية الرائدة (مثل ChatGPT وGemini وClaude) ونماذج مفتوحة المصدر، ترتكز على البيانات الداخلية للشركة. لكن ما يبقي العملاء، كما يقول جاين، هو كل شيء تحته.
حدث تك كرانش
بوسطن، MA
|
23 يونيو 2026
الأول هو الوصول إلى النموذج. بدلاً من إجبار الشركات على الالتزام بمزود LLM واحد، يعمل Glean كطبقة تجريد، مما يسمح للمؤسسات بالتبديل بين النماذج أو دمجها مع تطور القدرات. ولهذا السبب يقول جاين إنه لا يرى OpenAI أو Anthropic أو Google كمنافسين، بل كشركاء.
وقال جاين: “إن منتجنا يتحسن لأننا قادرون على الاستفادة من الابتكار الذي يقدمونه في السوق”.
والثاني هو الموصلات. يتكامل Glean بشكل عميق مع أنظمة مثل Slack وJira وSalesforce وGoogle Drive لرسم خريطة لكيفية تدفق المعلومات عبرها وتمكين الوكلاء من التصرف داخل تلك الأدوات.
والثالث، وربما الأكثر أهمية، هو الحكم.
قال جاين: “أنت بحاجة إلى بناء طبقة حوكمة واعية بالأذونات وطبقة استرجاع قادرة على تقديم المعلومات الصحيحة، ولكن مع معرفة من يطرح هذا السؤال بحيث تقوم بتصفية المعلومات بناءً على حقوق الوصول الخاصة بها”.
في المؤسسات الكبيرة، يمكن أن تشكل هذه الطبقة الفرق بين تجربة حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها على نطاق واسع. يقول جاين إنه لا يمكن للمؤسسات ببساطة تحميل جميع بياناتها الداخلية في نموذج وإنشاء غلاف لفرز الحلول لاحقًا.
من المهم أيضًا التأكد من أن النماذج لا تهلوس. تقول Jain إن نظامها يتحقق من مخرجات النموذج مقابل المستندات المصدرية، وينشئ استشهادات سطرًا بسطر، ويضمن احترام الردود لحقوق الوصول الحالية.
والسؤال هو ما إذا كانت تلك الطبقة الوسطى ستنجو بينما يندفع عمالقة المنصات إلى عمق أكبر في المكدس. تتحكم Microsoft وGoogle بالفعل في جزء كبير من مساحة سير العمل في المؤسسة، وهما متعطشان للمزيد. إذا كان بإمكان Copilot أو Gemini الوصول إلى نفس الأنظمة الداخلية بنفس الأذونات، فهل لا تزال طبقة الذكاء المستقلة مهمة؟
يقول جاين إن الشركات لا تريد أن تكون مقيدة بنموذج واحد أو مجموعة إنتاجية واحدة وتفضل اختيار طبقة بنية تحتية محايدة بدلاً من مساعد متكامل رأسياً.
لقد اقتنع المستثمرون بهذه الأطروحة. جمعت جلين 150 مليون دولار من السلسلة F في يونيو 2025، مما ضاعف قيمتها تقريبًا إلى 7.2 مليار دولار. على عكس مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة، لا يحتاج Glean إلى ميزانيات حوسبة ضخمة.
وقال جاين: “لدينا عمل صحي للغاية وسريع النمو”.
